本文關(guān)鍵詞：基于多特征分類的微博好友推薦

  更多相關(guān)文章： 多特征 好友推薦 主題相關(guān)度 興趣相關(guān)度 親密度 K最近鄰

【摘要】：現(xiàn)有微博好友推薦算法使用的用戶信息比較單一,不能充分利用微博用戶信息來刻畫用戶特征,導(dǎo)致推薦效果不理想。為解決該問題,在綜合分析用戶標簽信息、內(nèi)容信息、交互信息以及社交拓撲信息的基礎(chǔ)上,通過計算主題相關(guān)度、興趣相關(guān)度、用戶親密度進行特征挖掘,并采用K最近鄰分類算法為目標用戶進行微博好友推薦。在新浪微博真實用戶數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明,該算法的準確率、召回率、F1度量值分別為16.5%,26.8%,19.2%,推薦效果優(yōu)于基于內(nèi)容的推薦算法和基于社會過濾的推薦算法。
【作者單位】： 武漢大學(xué)計算機學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 多特征 好友推薦 主題相關(guān)度 興趣相關(guān)度 親密度 K最近鄰
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助重點項目“篇章級中文語義分析理論與方法”(61133012)
【分類號】：TP391.3;TP393.092
【正文快照】： 中文引用格式:程倩倩,王路路,鄭濤,等.基于多特征分類的微博好友推薦[J].計算機工程,2015,41(4):65-69,80.英文引用格式:Cheng Qianqian,Wang Lulu,Zheng Tao,et al.Microblog Friend Recommendation Based on Multi-feature Classification[J].Computer Engineering,2015,41(

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本文編號：668001